You don't know them. You don't see them. But they're always around, whispering, making secret plans, building armies with millions of soldiers. And when they decide to attack, they all attack at the same time. I'm talking about bacteria.
Onları bilmiyorsunuz. Onları görmüyorsunuz. Ama onlar sürekli etrafta, fısıldaşıp gizli planlar yaparak milyonlarca askerden oluşan ordular kuruyorlar. Saldırmaya karar verdiklerinde de hep birlikte saldırırlar. Bakterilerden bahsediyorum.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
Who did you think I was talking about?
Siz kimden bahsettiğimi sandınız?
Bacteria live in communities just like humans. They have families, they talk, and they plan their activities. And just like humans, they trick, deceive, and some might even cheat on each other. What if I tell you that we can listen to bacterial conversations and translate their confidential information into human language? And what if I tell you that translating bacterial conversations can save lives? I hold a PhD in nanophysics, and I've used nanotechnology to develop a real-time translation tool that can spy on bacterial communities and give us recordings of what bacteria are up to.
Bakteriler de tıpkı insanlar gibi topluluklar hâlinde yaşarlar. Aileleri vardır, konuşurlar ve yapacaklarını planlarlar. Tıpkı insanlar gibi kandırır, yanıltır ve hatta bazıları birbirlerini aldatır. Peki, size bakterilerin konuşmalarını dinleyebileceğimizi ve gizli bilgilerini dilimize çevirebileceğimizi söylesem? Peki ya bakteri konuşmalarını çevirerek hayatlar kurtarabileceğimizi söylesem? Doktoramı nanofizik üzerine yaptım ve bakteri topluluklarına sızıp bize ne iş çevirdiklerinin kayıtlarını verecek gerçek zamanlı bir çeviri aracı geliştirmek için nanoteknolojiyi kullandım.
Bacteria live everywhere. They're in the soil, on our furniture and inside our bodies. In fact, 90 percent of all the live cells in this theater are bacterial. Some bacteria are good for us; they help us digest food or produce antibiotics. And some bacteria are bad for us; they cause diseases and death. To coordinate all the functions bacteria have, they have to be able to organize, and they do that just like us humans -- by communicating. But instead of using words, they use signaling molecules to communicate with each other. When bacteria are few, the signaling molecules just flow away, like the screams of a man alone in the desert. But when there are many bacteria, the signaling molecules accumulate, and the bacteria start sensing that they're not alone. They listen to each other. In this way, they keep track of how many they are and when they're many enough to initiate a new action. And when the signaling molecules have reached a certain threshold, all the bacteria sense at once that they need to act with the same action.
Bakteriler her yerde yaşar. Toprakta, mobilyalarımızın üzerinde ve bedenlerimizdedirler. Aslında, bu salondaki bütün canlı hücrelerin yüzde 90'ı bakteriyeldir. Bazı bakteriler bizim için iyidir; yiyecekleri sindirmemize ve antibiyotik üretimine yardımcı olurlar. Bazı bakteriler de kötüdür; hastalıklara ve ölüme neden olurlar. Bakterilerin sahip olduğu tüm fonksiyonları düzenlemek için organize olabilmeleri gerekir ve bunu tıpkı biz insanlar gibi yaparlar: İletişim kurarak. Ama kelimeleri kullanmak yerine birbirleriyle iletişim kurmak için sinyal moleküllerini kullanırlar. Az sayıda bakteri varsa sinyal molekülleri, tıpkı çölde yalnız kalmış bir adamın çığlığı gibi dağılır gider. Ama fazla sayıda bakteri varsa sinyal molekülleri toplanır ve bakteriler yalnız olmadıklarını sezmeye başlar. Birbirlerini dinlerler. Bu şekilde kaç tane olduklarını ve yeni bir eylem gerçekleştirebilecek sayıda olup olmadıklarını takip ederler. Sinyal molekülleri belirli bir eşik değere ulaştıklarında tüm bakteriler aynı anda, aynı şekilde hareket etmeleri gerektiğini algılar.
So bacterial conversation consists of an initiative and a reaction, a production of a molecule and the response to it. In my research, I focused on spying on bacterial communities inside the human body. How does it work? We have a sample from a patient. It could be a blood or spit sample. We shoot electrons into the sample, the electrons will interact with any communication molecules present, and this interaction will give us information on the identity of the bacteria, the type of communication and how much the bacteria are talking.
Bu yüzden bakteriyel iletişim bir etki, bir tepki, bir molekül üretimi ve bunun karşılığından oluşur. Araştırmalarımda insan vücudundaki bakteriyel topluluklarını gizlice dinlemeye odaklandım. Peki, bu nasıl işliyor? Bir hastadan örnek alıyoruz. Bu, kan veya tükürük numunesi olabilir. Numunenin içine elektronlar fırlatıyoruz, elektronlar mevcut iletişim molekülleriyle etkileşir ve bu etkileşim bize bakterinin kimliği, gerçekleşen iletişimin türü ve bakterinin ne kadar konuştuğuyla ilgili bilgi verecektir.
But what is it like when bacteria communicate? Before I developed the translation tool, my first assumption was that bacteria would have a primitive language, like infants that haven't developed words and sentences yet. When they laugh, they're happy; when they cry, they're sad. Simple as that. But bacteria turned out to be nowhere as primitive as I thought they would be. A molecule is not just a molecule. It can mean different things depending on the context, just like the crying of babies can mean different things: sometimes the baby is hungry, sometimes it's wet, sometimes it's hurt or afraid. Parents know how to decode those cries. And to be a real translation tool, it had to be able to decode the signaling molecules and translate them depending on the context. And who knows? Maybe Google Translate will adopt this soon.
Peki, bakteri iletişimi nasıl bir şeydir? Çeviri aracını geliştirmeden önce ilk varsayımım bakterilerin tıpkı kelimeleri ve cümleleri oluşturamayan bebekler gibi ilkel bir dile sahip olacakları üzerineydi. Güldüklerinde, mutlu; ağladıklarında, mutsuz. Bu kadar basit. Ancak bakteriler hiç de düşündüğüm gibi ilkel değillerdi. Bir molekül yalnızca bir molekül değildir. Bağlamda farklı anlamlara gelebilirler. Tıpkı bebek ağlamasının farklı anlamlara gelmesi gibi. Bazen bebek aç olduğu içindir, bazense altını ıslattığı veya canı yandığı veya korktuğu içindir. Ebeveynler bu ağlamaları deşifre etmesini bilir. Bu aletin başarılı olması da sinyal moleküllerini deşifre edebilmesine ve bağlama dayanarak çevirebilmesine bağlıdır. Kim bilir? Belki Google Çeviri bunu evlat edinmeye karar verir?
(Laughter)
(Gülüşmeler)
Let me give you an example. I've brought some bacterial data that can be a bit tricky to understand if you're not trained, but try to take a look.
Size bir örnek vereyim. Eğer eğitimini almadıysanız biraz karmaşık gelebilecek bir bakteriyel veri getirdim. Ama siz yine de bir göz atın.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
Here's a happy bacterial family that has infected a patient. Let's call them the Montague family. They share resources, they reproduce, and they grow. One day, they get a new neighbor, bacterial family Capulet.
İşte hastamıza bulaşmış mutlu bir bakteri ailesinin resmi. Onlara Montague Ailesi diyelim. Aynı kaynakları kullanıyorlar, yeniden üretiyorlar ve büyüyorlar. Bir gün, yeni bir komşuları oluyor. Bakteri ailesi Capuletler.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
Everything is fine, as long as they're working together. But then something unplanned happens. Romeo from Montague has a relationship with Juliet from Capulet.
Birlikte çalışmaya devam ettikleri sürece her şey yolunda. Fakat ansızın hiç hesapta olmayan bir şey gerçekleşir. Romeo Montague ve Juliet Capulet çıkmaya başlarlar.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
And yes, they share genetic material.
Pek tabii, genetik materyallerini paylaşırlar.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
Now, this gene transfer can be dangerous to the Montagues that have the ambition to be the only family in the patient they have infected, and sharing genes contributes to the Capulets developing resistance to antibiotics. So the Montagues start talking internally to get rid of this other family by releasing this molecule.
Şimdi bu gen transferi hastadaki tek topluluk olmak isteyen Montague Ailesi için tehlikeli olabilir ve gen paylaşımı Capulet Ailesi'nin antibiyotiklere karşı direnç oluşturmasına neden olabilir. Bu yüzden Montague'ler bu molekülü salgılayarak kendi içlerinde konuşmaya başlarlar.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
And with subtitles:
Alt yazıya ihtiyaç olacak.
[Let us coordinate an attack.]
[Hücum planı yapmalıyız.]
(Laughter)
(Gülüşmeler.)
Let's coordinate an attack. And then everybody at once responds by releasing a poison that will kill the other family.
Hücum planı yapmalıyız. Ardından buna hep birlikte diğer aileyi öldürecek bir zehir salgılayarak cevap sunarlar.
[Eliminate!]
[Yok edin!]
(Laughter)
(Gülüşmeler)
The Capulets respond by calling for a counterattack.
Capulet Ailesi de buna cevap olarak bir karşı saldırı düzenler.
[Counterattack!]
[Hücum!]
And they have a battle.
Ve savaşırlar.
This is a video of real bacteria dueling with swordlike organelles, where they try to kill each other by literally stabbing and rupturing each other. Whoever's family wins this battle becomes the dominant bacteria.
Bu gördüğünüz video birbirlerini kılıçvari organelleri ile kesip biçerek öldürmeye çalışan gerçek bakterilerin savaşını gösteriyor. Kimin ailesi bu savaşı kazanırsa o baskın bakteri haline gelir.
So what I can do is to detect bacterial conversations that lead to different collective behaviors like the fight you just saw. And what I did was to spy on bacterial communities inside the human body in patients at a hospital. I followed 62 patients in an experiment, where I tested the patient samples for one particular infection, without knowing the results of the traditional diagnostic test.
Yani benim hedefim, bakterileri az önce gördüğünüz savaş gibi farklı kolektif davranışlara iten bakteriyel iletişimi saptamak. Yaptığım şey de hastanedeki hastaların vücudunda bulunan bakteriyel toplulukların içine sızmaktı. Geleneksel tanısal testin sonuçlarını bilmeden özel olarak bir enfeksiyon adına alınan örnekleri test etmek üzere 62 hastayı bir deney süresince izledim.
Now, in bacterial diagnostics, a sample is smeared out on a plate, and if the bacteria grow within five days, the patient is diagnosed as infected. When I finished the study and I compared the tool results to the traditional diagnostic test and the validation test, I was shocked. It was far more astonishing than I had ever anticipated.
Bakteri teşhislerinde hastadan alınan örnek bir plakada bekletilir ve eğer ki bakteri 5 gün içerisinde çoğalırsa hastanın enfeksiyon kapmış olduğu tanılanır. Çalışmayı tamamlayıp aletten elde ettiğim sonuçları geleneksel tanısal testin sonuçları ile karşılaştırdığımda şoka uğradım. Beklediğimden çok daha hayret edilesiydi.
But before I tell you what the tool revealed, I would like to tell you about a specific patient I followed, a young girl. She had cystic fibrosis, a genetic disease that made her lungs susceptible to bacterial infections. This girl wasn't a part of the clinical trial. I followed her because I knew from her medical record that she had never had an infection before. Once a month, this girl went to the hospital to cough up a sputum sample that she spit in a cup. This sample was transferred for bacterial analysis at the central laboratory so the doctors could act quickly if they discovered an infection. And it allowed me to test my device on her samples as well.
Ama size aletin sonuçlarından bahsetmeden izlediğim hastalarımdan birinden bahsedeceğim: genç bir kızdan. Kistik fibrozis adında, ciğerlerinin enfeksiyonlara duyarlı olmasına neden olan bir hastalığı vardı. Bu kız klinik çalışmanın bir parçası değildi. Onu, daha önce bir enfeksiyon yaşamamış olduğunu hasta geçmişinden bildiğim için izledim. Ayda bir kez, öksürerek bir kaba tükürdüğü balgam örneğini vermek için hastaneye gelirdi. Bu örnek de bakteriyel analiz amacıyla bir enfeksiyon bulunması durumunda doktorların erken teşhisi için merkez laboratuvara transfer edilirdi. Bu durum aletimi onun örneklerinde de test etmemi sağladı.
The first two months I measured on her samples, there was nothing. But the third month, I discovered some bacterial chatter in her sample. The bacteria were coordinating to damage her lung tissue. But the traditional diagnostics showed no bacteria at all. I measured again the next month, and I could see that the bacterial conversations became even more aggressive. Still, the traditional diagnostics showed nothing. My study ended, but a half a year later, I followed up on her status to see if the bacteria only I knew about had disappeared without medical intervention. They hadn't. But the girl was now diagnosed with a severe infection of deadly bacteria. It was the very same bacteria my tool discovered earlier. And despite aggressive antibiotic treatment, it was impossible to eradicate the infection. Doctors deemed that she would not survive her 20s.
Örneklerini ölçümlediğim ilk 2 ay boyunca bir sonuca ulaşamadım. Ama üçüncü ayda örneğinde bir çeşit bakteriyel konuşma saptadım. Bakteriler akciğer dokusuna zarar vermeyi planlıyordu. Geleneksel tanı yöntemi ise hiçbir bakteri izi göstermiyordu. Bir sonraki ay yaptığım ölçümlerde ise bakteriyel konuşmaların daha da saldırgan bir hale büründüğünü gördüm. Yine de, geleneksel tanı yöntemi tertemizdi. Çalışmam sonuçlandı ancak 6 ay sonra sadece benim bildiğim bakteri herhangi bir tıbbi yardım gerçekleşmeden kaybolmuş mu görmek adına son durumunu kontrol ettim. Kaybolmamıştı. Ancak kıza ölümcül bakterilerin yol açtığı ciddi bir enfeksiyon tanısı koyulmuştu. Aletimin daha önceden keşfettiği bakteriydi. Ağır antibiyotik tedavisine rağmen enfeksiyondan kurtulmak imkansızdı. Doktorlar, kızın 20'lerinin sonunu göremeyeceğini söylüyordu.
When I measured on this girl's samples, my tool was still in the initial stage. I didn't even know if my method worked at all, therefore I had an agreement with the doctors not to tell them what my tool revealed in order not to compromise their treatment. So when I saw these results that weren't even validated, I didn't dare to tell because treating a patient without an actual infection also has negative consequences for the patient. But now we know better, and there are many young boys and girls that still can be saved because, unfortunately, this scenario happens very often. Patients get infected, the bacteria somehow don't show on the traditional diagnostic test, and suddenly, the infection breaks out in the patient with severe symptoms. And at that point, it's already too late.
Kızın örneklerini ölçümlediğimde aletim henüz test aşamasındaydı. Metodumun çalışıp çalışmadığından bile emin değildim bu yüzden tedavilerini zayıflatmamak için aletimin sonuçlarını paylaşmamak adına doktorlarla anlaştım. Henüz onaylanmamış bu sonuçları gördüğümde söylemeye cesaret edemedim çünkü enfeksiyonu olmayan bir hastaya tedavi uygulamanın hasta için de negatif getirileri vardır. Fakat şimdi daha bilinçliyiz ve kurtarabileceğimiz bir sürü genç kız ve erkek var çünkü ne yazık ki, bu durum oldukça yaygın. Hastalar enfeksiyona yakalanır, bakteri nasılsa geleneksel tanısal testte görünmez ve aniden, enfeksiyon ağır semptomlarla hastada belirir. Zaten o noktada, artık çok geçtir.
The surprising result of the 62 patients I followed was that my device caught bacterial conversations in more than half of the patient samples that were diagnosed as negative by traditional methods. In other words, more than half of these patients went home thinking they were free from infection, although they actually carried dangerous bacteria. Inside these wrongly diagnosed patients, bacteria were coordinating a synchronized attack. They were whispering to each other. What I call "whispering bacteria" are bacteria that traditional methods cannot diagnose. So far, it's only the translation tool that can catch those whispers. I believe that the time frame in which bacteria are still whispering is a window of opportunity for targeted treatment. If the girl had been treated during this window of opportunity, it might have been possible to kill the bacteria in their initial stage, before the infection got out of hand.
İzlediğim 62 hastadan elde ettiğim şaşırtıcı sonuçta, aletimin geleneksel tanı metodunun negatif olarak tanı koyduğu hastaların yarısından fazlasında bakteriyel konuşmalar saptamasıydı. Bir başka deyişle, hastaların yarısından fazlası tehlikeli bakteriler taşırken evlerinde enfeksiyon sahibi olmadıklarını düşünüyordu. Bu yanlış teşhis koyulmuş hastaların içinde ise bakteriler senkronize bir saldırı düzenliyordu. Kendi aralarında fısıldaşıyorlardı. "Fısıldayan bakteriler" dediklerim, geleneksel metodun teşhis edemedikleri. Şimdiye kadar fısıldaşanları yakalamayı başaran şey ise yalnızca bu çeviri aleti. Bakterileri tam bu fısıldaşma aşamasında belirlemenin, hedeflenen tedavi için bir fırsat olduğuna inanıyorum. Eğer o kız bu fırsat ile tedavi edilseydi bakteri henüz başlangıç aşamasındayken ve enfeksiyon ilerlemeden ondan kurtulmak mümkün olabilirdi.
What I experienced with this young girl made me decide to do everything I can to push this technology into the hospital. Together with doctors, I'm already working on implementing this tool in clinics to diagnose early infections.
Genç kızla yaşadıklarım sayesinde hastanenin teknolojiyi kabul etmeleri için elimden geleni yapmaya karar verdim. Doktorlarla birlikte enfeksiyonların erken teşhisi adına kliniklerde bu aletin uygulanması için çalışıyorum.
Although it's still not known how doctors should treat patients during the whispering phase, this tool can help doctors keep a closer eye on patients in risk. It could help them confirm if a treatment had worked or not, and it could help answer simple questions: Is the patient infected? And what are the bacteria up to?
Doktorların fısıldama evresinde hastalarını nasıl tedavi edecekleri henüz tam bilinmemekle beraber, bu alet tehlikedeki hastaları ile daha yakından ilgilenmelerine yardım edecektir. Tedavinin faydalı olup olmadığı ve basit soruların cevaplanması konusunda yardımcı olabilir: Hasta enfeksiyon kapmış mı? Bakterilerin amacı ne?
Bacteria talk, they make secret plans, and they send confidential information to each other. But not only can we catch them whispering, we can all learn their secret language and become ourselves bacterial whisperers. And, as bacteria would say, "3-oxo-C12-aniline."
Bakteriler konuşur, gizli planlar yaparlar ve aralarında gizli bilgiler paylaşırlar. Onları fısıldaşırken yakalamanın dışında, gizli dillerini öğrenebilir ve kendi bakterilerimize fısıldar hale gelebiliriz. Bir bakterinin de diyeceği gibi: "3-oksi-C12-anilin"
(Laughter)
(Gülüşmeler)
(Applause)
(Alkışlar)
Thank you.
Teşekkür ederim.